Mô hình học máy yêu cầu tất cả các biến đầu vào và đầu ra phải là số. Điều này có nghĩa là nếu dữ liệu của bạn chứa dữ liệu phân loại, thì bạn phải mã hóa nó thành số trước khi có thể điều chỉnh và đánh giá mô hình … Mã hóa là bước xử lý trước bắt buộc khi làm việc với dữ liệu phân loại cho máy học thuật toán.
Tại sao chúng tôi mã hóa các biến phân loại?
Biến phân loại là một biến có giá trị nhận giá trị của nhãn. … Các thuật toán học máy và mạng nơ-ron học sâu yêu cầu các biến đầu vào và đầu ra là các con số. Điều này có nghĩa là dữ liệu phân loại phải được mã hóa thành số trước khi chúng tôicó thể sử dụng nó để điều chỉnh và đánh giá mô hình.
Tại sao dữ liệu phân loại lại hữu ích?
Dữ liệu phân loại và Số là các loại dữ liệu chính. Các kiểu dữ liệu này có thể có cùng số lượng danh mục con, mỗi danh mục có hai danh mục, nhưng chúng có nhiều điểm khác biệt. Những khác biệt này mang lại cho chúng các thuộc tính duy nhấtđều hữu ích như nhau trong phân tích thống kê. … Trong khi đó, dữ liệu phân loại là kiểu dữ liệu định tính.
Tại sao cần mã hóa dữ liệu?
Mã hóa giữ cho dữ liệu của bạn an toàn vì các tệp không thể đọc được trừ khi bạncó quyền truy cập vào các thuật toán đã được sử dụng để mã hóa nó. … Vì dữ liệu được mã hóa có kích thước nhỏ hơn, bạn sẽ có thể tiết kiệm dung lượng trên thiết bị lưu trữ của mình. Điều này là lý tưởng nếu bạn có một lượng lớn dữ liệu cần được lưu trữ.
Ví dụ về mã hóa là gì?
Mã hóa là quá trình biến suy nghĩ thành giao tiếpBộ mã hóa sử dụng 'phương tiện' để gửi tin nhắn - cuộc gọi điện thoại, email, tin nhắn văn bản, mặt đối mặt cuộc họp, hoặc công cụ giao tiếp khác.… Ví dụ, bạn có thể nhận ra mình đang đói và mã hóa tin nhắn sau để gửi cho bạn cùng phòng: “Tôi đói.
